肥胖预测分析数据集ObesityPredictionAnalysisDataset-manvendrarajsingh
数据来源：互联网公开数据
标签：肥胖, 健康, 身体质量指数, 机器学习, 数据分析, 预测, 健康管理, 生活方式
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的关于个人生活方式与肥胖程度相关的数据，旨在用于预测和分析肥胖风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一个静态的、用于分析的快照数据集。
地理范围：数据未明确地域限制，可能来自多个地区，是一个通用的数据集。
数据维度：数据集包含多个维度，包括性别（Gender）、年龄（Age）、身高（Height）、体重（Weight）、家族肥胖史（family_history_with_overweight）、是否经常食用高热量食物（FAVC）、每日进食蔬菜频率（FCVC）、每日进餐次数（NCP）、进食情况（CAEC）、是否吸烟（SMOKE）、饮水频率（CH2O）、是否监测卡路里摄入（SCC）、每周运动频率（FAF）、每周看电视时长（TUE）、饮酒频率（CALC）以及主要的交通方式（MTRANS）等，最终目标变量为肥胖程度（NObeyesdad）。
数据格式：CSV格式，文件名为ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv，便于数据处理和分析。
该数据集适合用于探索生活方式因素与肥胖之间的关系，并构建预测模型。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于健康科学、公共卫生领域的学术研究，例如分析不同生活方式因素对肥胖的影响、建立肥胖预测模型等。
行业应用：可以为健康管理机构、健身行业提供数据支持，用于个性化健康建议、风险评估、以及用户行为分析。
决策支持：支持政府部门制定相关的健康政策，以及医疗机构进行疾病预防和健康管理。
教育和培训：作为医学、生物统计学、数据科学等相关专业课程的辅助材料，用于学生进行数据分析、建模和实践。
此数据集特别适合用于探索生活方式因素与肥胖之间的关联，帮助用户构建预测模型，优化健康管理策略。
